Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon neon88 » Di 10. Jan 2017, 18:39

Ich habe für meine geographische Masterarbeit 85 Personen befragt wie häufig sie sich in Ihrem Innenhof aufhalten, wie attraktiv sie diesen finden und inwieweit sie verschiedenen Aussagen, beispielsweise dem Naturerlebnis, zustimmen. Nun bin ich auf der Suche nach den passenden Zusammenhangsmaßen bzw. Testverfahren die ich als Geograph mit wenigen mathematischen und statistischen Vorkenntnissen mit SPSS durchführen kann und einiger maßen „leicht“ interpretierbar sind. Im Folgenden liste ich meine Kreuztabellen und bisherigen Überlegungen auf mit der Bitte an euch diese auf Korrektheit zu prüfen

1. Frage: Ich habe in der folgenden Auflistung die metrische Variable Alter genommen. Ich möchte allerdings in meinem Fließtext bei der statischen Auswertung ebenfalls Aussagen hinsichtlich den Unterschieden zwischen den Altersgruppen machen. Würdet ihr mir dann empfehlen die ordinale Variable „Altersgruppen“ zu wählen?

1. Aufenthalt Allgemein (Antwortkategorien: ja, nein), vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt Allgemein, nominal
UV: Alter, metrisch

2. Aufenthalt differenziert (Antwortkategorien: täglich, 1-3 mal die Woche, 1x im Monat, 1-6 x im Jahr, nie) vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal
UV: metrisch skaliert

3. Aufenthalt differenziert vs. Geschlecht
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal
UV: Geschlecht, nominal

4. Aufenthalt in der Natur (Antwortkategorien: stimme zu, stimme teilweise zu, stimme nicht zu) vs. Alter (18-77)
Aufenthalt in der Natur, ordinal
Alter, metrisch

5. Attraktivität (Antwortkategorien: wenig attraktiv, attraktiv, sehr attraktiv)
AV: Attraktivität: ordinal
UV: Alter metrisch

Zusammengefasst habe ich folgende drei verschiedenen Kombinationen
nominal vs. metrisch
ordinal vs. metrisch
ordinal vs. nominal

Ich habe folgende Fragen dazu:

Frage 2: Stimmen die oben genannten Auflistungen hinsichtlich der AV und UV und dem Datenniveau?
Frage 3 : Für die Kombination nominal vs. nominal würde ich dann den Chi-Quadrat-Test nehmen, richtig?
Frage 4: III: In einem anderen Forum steht das die Datenniveaus „nach unten transformiert“ werden könnten: http://www.statistik-tutorial.de/forum/ftopic4126.html . Heißt das dann das ich bei jedem der oben beschrieben Kombis den Chi-Quadrat-Test machen kann, außer bei ordinal vs. metrisch. Macht dies Sinn und dies ist wissenschaftlich korrekt?
Frage 5: Kennt ihr vielleicht ein gutes Statistik Lehrbuch in dem ich nachlesen kann bei welcher gleichen und ungleichen Variablenkombination ich welchen Test durchführen kann? Meine Statistik Vorlesung war leider nicht sehr umfangreich.
Frage 6: Würdet ihr mir empfehlen noch tiefgründiger bzw. komplizierte Analysen (z.B. einfaktorielle Varianzanalysen durchzuführen?

Liebe Grüße
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Re: Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon strukturmarionette » Mi 11. Jan 2017, 05:15

Hi,

als Geograph mit wenigen mathematischen und statistischen Vorkenntnissen

- das kann doch gar nicht sein

1. Frage: Ich habe in der folgenden Auflistung die metrische Variable Alter genommen. Ich möchte allerdings in meinem Fließtext bei der statischen Auswertung ebenfalls Aussagen hinsichtlich den Unterschieden zwischen den Altersgruppen machen. Würdet ihr mir dann empfehlen die ordinale Variable „Altersgruppen“ zu wählen?

- Nein.

1. Aufenthalt Allgemein (Antwortkategorien: ja, nein), vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt Allgemein, nominal
UV: Alter, metrisch

- binär logistische Regression

2. Aufenthalt differenziert (Antwortkategorien: täglich, 1-3 mal die Woche, 1x im Monat, 1-6 x im Jahr, nie) vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal

UV: metrisch skaliert
- ordinale Regression

3. Aufenthalt differenziert vs. Geschlecht
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal
UV: Geschlecht, nominal

- Mann-Whitney-U Test

4. Aufenthalt in der Natur (Antwortkategorien: stimme zu, stimme teilweise zu, stimme nicht zu) vs. Alter (18-77)
Aufenthalt in der Natur, ordinal
Alter, metrisch

- Ordinale Regression

5. Attraktivität (Antwortkategorien: wenig attraktiv, attraktiv, sehr attraktiv)
AV: Attraktivität: ordinal
UV: Alter metrisch

- Ordinale Regression

Kennt ihr vielleicht ein gutes Statistik Lehrbuch

- Bortz, J. & Schuster, C. (2010).
Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. Siebte Auflage, Heidelberg: Springer Verlag: Berlin, Heidelberg.

Norušis, MJ (2008).
SPSS Statistics 17.0, Statistical Procedures Companion. Upper Saddle River, NJ.: Prentice Hall.

Norušis, MJ (2008).
SPSS Statistics 17.0, Advanced Statistical Procedures Companion. Upper Saddle River, NJ.: Prentice Hall.

Gruß
S.
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Re: Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon neon88 » Mi 11. Jan 2017, 17:48

vielen Dank für die schnelle Antwort :-) Gäbe es vielleicht auch noch anstatt Regressionanalysen andere Möglichkeiten?
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Re: Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon strukturmarionette » Fr 13. Jan 2017, 04:27

Hi,

anstatt Regressionanalysen andere Möglichkeiten?

- sicher, wenn Du deine kontinuierlichen Variablen in Kategorien zerlegst, bieten sich für alles kreuztabellarische Darstellungen an.
- Inferenzstatistisch kämen auf Chi² basierende Signifikanztests in Frage.

Gruß
S.
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Re: Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon neon88 » Fr 13. Jan 2017, 13:42

Danke für deine Antwort. Das war eigentlich auch meine ursprüngliche Idee. Daher habe ich bereits die metrische Variable "Alter" in Altersgruppen zerlegt und hätte dann im Prinzip ein ordinales Datenniveau für die Variable Altersgruppen.

Dann könnte ich die Zusammenhänge in den Kreuzttabellen mit dem Vergleich der Spaltenprozente über die Prozentsatzdifferenz berechnen, Sowie einen Chi² Test durchführen.

Ist es statischtisch bzw. wissenschaftlich in Ordnung wenn ich dann die Kreuztabellen mit z.T. ordinalen Datenniveaus, wegen Antwortkategorien "stimme zu", "stimme nicht zu" (vgl. meinen ersten Post) durch die Prozentsatzdifferenz und den Chi² Test ausrechne? Habt ihr zufällig wissenschaftliche Quellen hierzu? So weit ich weiß darf man einen Chi² Test nur bei nominalem Datenniveau beider Variablen durchführen.
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Re: Welches Testverfahren bei welchen Datenniveaus?

Beitragvon strukturmarionette » Fr 13. Jan 2017, 16:16

Hi,

mit dem Vergleich der Spaltenprozente über die Prozentsatzdifferenz berechnen

- Nee.

Sowie einen Chi² Test durchführen.

- Es existiert eine große Anzahl vion auf Chi² basierenden Tests.

I
Ist es statischtisch bzw. wissenschaftlich in Ordnung wenn ich dann die Kreuztabellen mit z.T. ordinalen Datenniveaus, wegen Antwortkategorien "stimme zu", "stimme nicht zu" (vgl. meinen ersten Post) durch die Prozentsatzdifferenz und den Chi² Test ausrechne?

- Nee. Mit Anzahlen. Wissenschaftlich i.O. ist es m.E. nicht, kontinuierliche Variabeln kaputt zu machen. Aber sowas ist durchaus verbreitet und wird als Wiss 'verkauft'.

So weit ich weiß darf man einen Chi² Test nur bei nominalem Datenniveau beider Variablen durchführen.

- Ist bei kategorialan Variablen üblich bzw möglich +siehe oben

Gruß
S.
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